技術作為工具將人的身體媒介化，媒介成為人的延伸。智能技術以一種離身而非具身的形式實現了對人某些身體能力的延伸，然而閱讀活動只有將“技術所予”轉換為“身體所予”才能獲得意義［25］。超級閱讀時代，人類應辯證地看待科學技術的發展，避免智能技術的過度使用。書籍作為人類文明的技術化持留，其傾注了人性與真實世界的交互，傳統閱讀仍是人類至今為止***的獲取知識和信息的手段。深度思考的本質不僅在于解決問題，還在于提出問題的過程，機器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人類應回歸閱讀的本質，理性接入、使用技術，防止技術過度依賴導致的感知失衡。此外，人類還應積極加強基礎性身體技能的訓練，智能技術對人腦的模擬并不意味著人類可以不用發展記憶、觀察、抽象概括等能力，相反，這些能力的強化不僅可以使讀者面對機器生成內容時有足夠的批判與反思能力，還能夠促進讀者高階智慧的涌現，進而推動創造性知識的生成。情境感知技術已經在路線導覽、課 堂 教 學、智能家居、電子商務等領 域得到廣泛應用和推廣。信息科研學術助手簡介

在超級閱讀時代，技術創新使得高效閱讀突破個體能力限制，智能選書、信息提煉、多模態感知、深度理解、結構化知識呈現等技術不僅為讀者提供了更加豐富、高效、多元的閱讀體驗，而且提升了個體的知識轉化能力和認知能力，培養其創造性思維。技術創新賦能閱讀的效率價值，主要體現在以下幾個方面。在閱讀材料準備方面，閱讀平臺利用大數據分析和人工智能技術，為用戶提供個性化定制內容、基于內容的相關推薦，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內容分發效率，使推薦書單更貼近用戶需求。網絡科研學術助手質量做好館員新型專業/服務能力體系 的重構和布局至關重要。

生成式學習理論與人機協同學習理論為構建促進深度閱讀理解的大學生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學習理論強調學習者對知識的主動加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動，驅動學習者對文本進行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機協同學習理論則為生成式學習的實踐提供了技術支撐與生態重構。社會建構的互動性被技術和機器賦能，如智能平臺支持的多模態協作工具、實時討論區等，使得跨時空的協同知識建構成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認知生成—社會互動—技術賦能”的閉環：生成式學習驅動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協同則通過智能工具與數據分析實現前面兩者的精細化支持與動態調適，共同推動深度理解與高階思維的發展。

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。用大數據分析、數據清洗技術和工具對情景信 息進行清洗、過濾、推理和轉換，去除冗余數 據。

智慧圖書館應確保只有授權的員工才能訪問敏感的用戶數據，并且訪問權應根據員工的職責進行嚴格限定。每次訪問都應有記錄，以便進行安全審計和監控。再次，安全審計是另一項重要措施。定期的安全審計可以幫助圖書館發現潛在的安全漏洞和不當的數據處理活動。同時，審計結果可以用于加強數據保護和修正已識別的弱點。***，智慧圖書館應公開其數據保護政策，明確告知用戶其個人數據如何被收集、使用和保護，并確保其數據處理和存儲實踐符合當地和國際的隱私法規。合理的隱私政策和用戶協議應該清楚地展示給用戶，并且在用戶注冊過程中獲取用戶明確的同意，有助于建立用戶信任，提高其對個性化推薦服務的接受度。機器也可以借助大語言模型和問題生成算法為閱讀者智能生成閱讀理解測 驗題庫，幫助閱讀者進行閱讀效能檢測。哪個科研學術助手多少錢

人機協同促進深度學習的關鍵在于如何發現、提出并 解決深刻的問題。信息科研學術助手簡介

隨著科技發展和時代進步，人類正經歷一場全新的前所未有的認知**，其將打破人類固有的思維模式和認知模式。在人工智能的下半場，62025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING超級認知智能可能會解決既有大語言模型中存在的事實性及推理能力問題，實現更精細的自然語義理解、更豐富的多模態輸入輸出，具備更個性化的能力［12］。認知智能賦能閱讀活動，將在極大程度上增強人類理解、管理、應用知識的能力。在知識理解方面，人工智能技術整合大數據、機器學習、學習分析、自適應、情感計算等技術，能從認知水平、能力基礎等方面把握讀者的實際情況，通過精細推送、情景創設等輔助其更好地理解復雜問題［13］。信息科研學術助手簡介